• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2463-2466
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• 2003

This paper studied the pattern recognition algorithm and feature parameters for emotion recognition. In this paper, KNN algorithm was used as the pattern matching technique for comparison, and also VQ and GMM were used lot speaker and context independent recognition. The speech parameters used as the feature are pitch, energy, MFCC and their first and second derivatives. Experimental results showed that emotion recognizer using MFCC and their derivatives as a feature showed better performance than that using the Pitch and energy Parameters. For pattern recognition algorithm, GMM based emotion recognizer was superior to KNN and VQ based recognizer

• 한국의류학회지
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• 제28권1호
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• pp.34-44
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• 2004

The purpose of this study was to provide effective design strategy and distinguish productions for the consumer's emotion satisfaction by analyzing formative properties of fashion sensibility and emotion. 54 photos of contemporary costume have been selected which represented the Izard' DES. The questionnaire consisted of bi-polar 25 pairs adjective scale of fashion sensibility and the 18 noun scale of emotion was distributed to 970 male and female living in Pusan area. The data were analyzed by GLM using the statistic SPSS package. The major findings of this research were as follows. 1. In the clothing formative properties following fashion sensibilities, aestheticism shows significant differences in the silhouette and texture, maturity in the silhouette and color, character in the texture and decoration and feminity in the pattern and color. 2. In the clothing formative properties following emotions, negative emotion shows significant differences in the pattern and silhouette, distressㆍfear in the silhouette and pattern, arousal in the texture and color, shame in the color and texture and enjoyment in the silhouette and pattern. 3. In the fashion sensibility and emotion following clothing formative properties, each formative property shows differences in fashion sensibility and emotion. This study result will be utilized in the clothing design development in special usage like theatrical costume, discriminated display and advertisement stratge.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.287-292
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• 2012

본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.279-282
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• 2002

자율신경계 반응은 인간의 각성을 측정하는 변수가 될 수 있다(황민철 외, 2001). 본 연구에서는 자율신경계 반응만으로 인간의 2차원 감성 분류를 할 수 있는지를 살펴보았다. 5명의 피험자에게 대중가요나 효과음 등과 같은 다양한 청각자극을 제시하여 감성을 유발한 후, 자율신경계의 반응을 3가지 생리신호(GSR, SKT, PPG)를 통해 측정하여 반응 패턴을 분석하였다. 결과적으로, 자율신경계 반응 패턴은 각성/이완뿐만 아니라 쾌/불쾌간 감성 구분의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.7-12
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• 2008

사람과 로봇의 인터랙션에 있어 정서의 역할은 중요하다. 그러므로 사람과 유사한 정서 메커니즘이 로봇에게 필요하다. 본 논문에서는 사람의 정서에 대한 심리적 연구를 바탕으로 사람의 내적 요소에 기반한 새로운 인공 정서 표현 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 external stimulus, emotion, mood, personality, tendency, machine rhythm 의 6가지 정보 요소를 활용하며, 각 요소들은 그들의 특성에 따라 결과적으로 emotion 표현 패턴의 변화에 영향을 준다. 그 결과 통일한 외부 자극들은 내적 상태에 따라 emotion의 변화를 만들어 낸다. 제안된 시스템은 사람과 로봇의 자연스러운 인터랙션을 유지하고, 친밀한 관계를 형성할 수 있도록 도움을 줄 것이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.284-288
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• 2006

In this paper, we apply several pattern recognition algorithms to emotion recognition system with speech signal and compare the results. Firstly, we need emotional speech databases. Also, speech features for emotion recognition is determined on the database analysis step. Secondly, recognition algorithms are applied to these speech features. The algorithms we try are artificial neural network, Bayesian learning, Principal Component Analysis, LBG algorithm. Thereafter, the performance gap of these methods is presented on the experiment result section. Truly, emotion recognition technique is not mature. That is, the emotion feature selection, relevant classification method selection, all these problems are disputable. So, we wish this paper to be a reference for the disputes.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.347-350
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• 2006

In this paper, we apply several pattern recognition algorithms to emotion recognition system with speech signal and compare the results. Firstly, we need emotional speech databases. Also, speech features for emotion recognition is determined on the database analysis step. Secondly, recognition algorithms are applied to these speech features. The algorithms we try are artificial neural network, Bayesian learning, Principal Component Analysis, LBG algorithm. Thereafter, the performance gap of these methods is presented on the experiment result section. Truly, emotion recognition technique is not mature. That is, the emotion feature selection, relevant classification method selection, all these problems are disputable. So, we wish this paper to be a reference for the disputes.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.188-196
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• 2010

본 논문은 MMORPG 게임플레이 경험에서 사용자의 행동패턴(Behavior Pattern)과 감정요소(Emotion Factors)간의 관계를 규명하여 사용자의 플레이 가능성(Play Capability)을 실증적으로 설계하기 위한 방법에 관한 것이다. 게임플레이 프로세스와 감정요소 도출을 모델링하기 위해 인지심리학적 측면(Process of Ruled-Based Systems on Cognitive Science Approach)에서 선행를 고찰하였다. 퀘스트(Quest)기반의 RPG게임내 특정상황에서 유저의 인지적 감정상태를 도출하기 위해 게임플레이 과정에서 생성되는 유저의 감정반응을 게임 설계과정에서 적용할 수 있는 프로세스를 정립하였다. 이러한 방법은 게임플레이 설계시 유저의 주류행동에 대한 통제 뿐만 아니라 비주류행동에 대한 감정상태의 실시간적 대응이 가능할 것으로 본다. 따라서 본 논문의 결과는 게임플레이 설계시 게임플레이 가능성을 향상시키기 위한 감정 분석 구조(Analytic Framework)를 제시함에 있어 의의를 갖는다.

• 한국음향학회지
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• 제23권3호
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• pp.235-241
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• 2004

본 논문은 화자 및 문장 독립적 감정 인식을 위한 특징 파라메터와 패턴인식 알고리즘에 관하여 연구하였다. 본 논문에서는 기존 감정 인식 방법과의 비교를 위하여 KNN을 이용한 알고리즘을 사용하였고, 화자 및 문장 독립적 감정 인식을 위하여 VQ와 GMM을 이용한 알고리즘을 사용하였다. 그리고 특징으로 사용한 음성 파라메터로 피치, 에너지, MFCC, 그리고 그것들의 1, 2차 미분을 사용하였다. 실험을 통해 피치와 에너지 파라메터를 사용하였을 때보다 MFCC와 그 미분들을 특징 파라메터로 사용하였을 때 더 좋은 감정 인식 성능을 보였으며, KNN과 VQ보다 GMM을 기반으로 한 인식 알고리즘이 화자 및 문장 독립적 감정 인식 시스템에서 보다 적합하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.377-380
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• 2002

In this paper, speaker and context independent emotion recognition using speech signal is studied. For this purpose, a corpus of emotional speech data recorded and classified according to the emotion using the subjective evaluation were used to make statical feature vectors such as average, standard deviation and maximum value of pitch and energy and to evaluate the performance of the conventional pattern matching algorithms. The vector quantization based emotion recognition system is proposed for speaker and context independent emotion recognition. Experimental results showed that vector quantization based emotion recognizer using MFCC parameters showed better performance than that using the Pitch and energy Parameters.